package com.gd.data.platform.service.ext;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.temporal.ChronoUnit;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;

import com.gd.data.platform.mapper.ApiCallLogMapper;
import com.gd.data.platform.mapper.DownloadLogMapper;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

/**
 * 数据质量保障服务
 * 负责数据质量监控和校验
 * 
 * @author gd-data-platform
 * @since 1.0.0
 */
@Slf4j
@Service
public class DataQualityService {

    @Autowired
    private ApiCallLogMapper apiCallLogMapper;

    @Autowired
    private DownloadLogMapper downloadLogMapper;

    /**
     * 定时数据质量检查（每5分钟）
     */
    @Scheduled(fixedRate = 300000)
    public void checkDataQuality() {
        log.info("开始执行数据质量检查");

        try {
            // 检查数据完整性
            checkDataIntegrity();

            // 检查数据一致性
            checkDataConsistency();

            // 检查数据延迟
            checkDataLatency();

            log.info("数据质量检查完成");

        } catch (Exception e) {
            log.error("数据质量检查失败", e);
        }
    }

    /**
     * 检查数据完整性
     */
    private void checkDataIntegrity() {
        log.debug("检查数据完整性");

        try {
            LocalDateTime endTime = LocalDateTime.now();
            LocalDateTime startTime = endTime.minus(5, ChronoUnit.MINUTES);

            // 检查API调用日志完整性
            Long apiCallCount = apiCallLogMapper.countCallsByTimeRange(startTime, endTime);
            Long successCallCount = apiCallLogMapper.countSuccessCallsByTimeRange(startTime, endTime);
            Long failureCallCount = apiCallLogMapper.countFailureCallsByTimeRange(startTime, endTime);

            // 验证数据一致性：总调用量 = 成功调用量 + 失败调用量
            if (!apiCallCount.equals(successCallCount + failureCallCount)) {
                log.warn("API调用日志数据不一致：总调用量={}, 成功调用量={}, 失败调用量={}",
                        apiCallCount, successCallCount, failureCallCount);
            }

            // 检查下载日志完整性
            Long downloadCount = downloadLogMapper.countDownloadsByTimeRange(startTime, endTime);
            log.debug("数据完整性检查完成，API调用量：{}，下载量：{}", apiCallCount, downloadCount);

        } catch (Exception e) {
            log.error("检查数据完整性失败", e);
        }
    }

    /**
     * 检查数据一致性
     */
    private void checkDataConsistency() {
        log.debug("检查数据一致性");

        try {
            // 检查实时数据和离线数据的一致性
            // 这里需要实现实时和离线数据的交叉验证逻辑

            log.debug("数据一致性检查完成");

        } catch (Exception e) {
            log.error("检查数据一致性失败", e);
        }
    }

    /**
     * 检查数据延迟
     */
    private void checkDataLatency() {
        log.debug("检查数据延迟");

        try {
            LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
            LocalDateTime fiveMinutesAgo = now.minus(5, ChronoUnit.MINUTES);

            // 检查是否有延迟数据
            Long recentApiCalls = apiCallLogMapper.countCallsByTimeRange(fiveMinutesAgo, now);
            Long recentDownloads = downloadLogMapper.countDownloadsByTimeRange(fiveMinutesAgo, now);

            log.debug("最近5分钟数据量 - API调用：{}，下载：{}", recentApiCalls, recentDownloads);

            // 如果数据量异常少，可能存在延迟
            if (recentApiCalls < 10 && recentDownloads < 5) {
                log.warn("数据延迟告警：最近5分钟数据量异常少");
            }

        } catch (Exception e) {
            log.error("检查数据延迟失败", e);
        }
    }

    /**
     * 获取数据质量报告
     */
    public Map<String, Object> getDataQualityReport() {
        Map<String, Object> report = new HashMap<>();

        try {
            LocalDateTime endTime = LocalDateTime.now();
            LocalDateTime startTime = endTime.minus(1, ChronoUnit.HOURS);

            // 统计数据量
            Long apiCallCount = apiCallLogMapper.countCallsByTimeRange(startTime, endTime);
            Long downloadCount = downloadLogMapper.countDownloadsByTimeRange(startTime, endTime);

            // 计算数据质量指标
            double dataCompleteness = calculateDataCompleteness(startTime, endTime);
            double dataConsistency = calculateDataConsistency(startTime, endTime);
            double dataLatency = calculateDataLatency();

            report.put("timeRange", startTime + " 到 " + endTime);
            report.put("apiCallCount", apiCallCount);
            report.put("downloadCount", downloadCount);
            report.put("dataCompleteness", dataCompleteness);
            report.put("dataConsistency", dataConsistency);
            report.put("dataLatency", dataLatency);
            report.put("overallQuality", (dataCompleteness + dataConsistency + dataLatency) / 3);

            log.info("数据质量报告生成完成");

        } catch (Exception e) {
            log.error("生成数据质量报告失败", e);
            report.put("error", "生成数据质量报告失败：" + e.getMessage());
        }

        return report;
    }

    /**
     * 计算数据完整性
     */
    private double calculateDataCompleteness(LocalDateTime startTime, LocalDateTime endTime) {
        // 这里需要实现数据完整性计算逻辑
        // 例如：检查必填字段是否完整、数据格式是否正确等
        return 0.95; // 示例值
    }

    /**
     * 计算数据一致性
     */
    private double calculateDataConsistency(LocalDateTime startTime, LocalDateTime endTime) {
        // 这里需要实现数据一致性计算逻辑
        // 例如：检查实时和离线数据是否一致
        return 0.98; // 示例值
    }

    /**
     * 计算数据延迟
     */
    private double calculateDataLatency() {
        // 这里需要实现数据延迟计算逻辑
        // 例如：检查数据从产生到存储的时间间隔
        return 0.90; // 示例值
    }
}
